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Tensor Completion for Surrogate Modeling of Material Property Prediction

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内容提要

本研究提出了一种将材料属性预测建模为张量补全的新方法，显著提高了设计组合的探索效率。实验结果表明，该方法在材料属性预测中的错误率降低了10-20%，训练速度与传统机器学习模型相当，具有显著的改进潜力。

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标签

tensor 张量补全 机器学习 材料属性 设计组合 预测
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